利用惯性测量装置识别运动状态的系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统。其中，该系统包括：惯性测量装置，被配置为采集轴向惯性信息，获取人体的非规则运动数据；分类识别装置，被配置为通过预先训练的运动状态识别模型，来分类识别非规则运动数据，以确定人体的运动状态；其中，惯性测量装置包括：多个单轴传感器，设置在传感器电路的电路板上，用于分别采集惯性测量装置在X轴、Y轴和Z轴上的轴向惯性信息；正交排列的多个传感器电路，位于信号处理电路的上方，分别与多个单轴传感器连接，用于接收轴向惯性信息；所述信号处理电路，通过柔性电路分别与多个传感器电路连接，用于对轴向惯性信息进行预处理，得到预处理的非规则运动数据。得到预处理的非规则运动数据。得到预处理的非规则运动数据。

【技术实现步骤摘要】
利用惯性测量装置识别运动状态的系统


[0001]本专利技术涉及惯性导航领域，具体而言，涉及一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统。

技术介绍

[0002]人体在某些特殊空间下的运动状态下可能存在一些非规则的行为，例如，狭小空间下的匍匐、蹲走动作。非规则人体运动状态的识别可用于人体安全监控、事故及灾难救援等领域。以事故及灾难救援为例，需要通过对人体运动状态的识别，实现快速高效的人员救援，以及防止次生灾害对救援人员造成伤害。但是，当前的非规则人体运动状态识别方法实时性和准确性都不够，无法应用于实际救援场景中。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统，以至少解决非规则人体运动状态识别不准确的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统，包括：惯性测量装置，被配置为采集轴向惯性信息，获取人体的非规则运动数据；分类识别装置，被配置为通过预先训练的运动状态识别模型，来分类识别所述非规则运动数据，以确定所述人体的运动状态；其中，所述惯性测量装置包括：多个单轴传感器，设置在传感器电路的电路板上，用于分别采集所述惯性测量装置在X轴、Y轴和Z轴上的所述轴向惯性信息；正交排列的多个传感器电路，位于所述信号处理电路的上方，分别与多个所述单轴传感器连接，用于接收所述轴向惯性信息；所述信号处理电路，通过柔性电路分别与多个所述传感器电路连接，用于对所述轴向惯性信息进行预处理，得到预处理的所述非规则运动数据。
[0006]在本专利技术实施例中，采用精确度更高的惯性测量装置来采集并预处理人体的非规则运动数据，并通过分类识别装置来识别这些非规则运动数据，从而实现了准确识别人体运动状态的技术效果，进而解决了非规则人体运动状态识别不准确的技术问题。
附图说明
[0007]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0008]图1是是根据本专利技术实施例的一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统的结构示意图；
[0009]图2是是根据本专利技术实施例的另一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统的结构示意图；
[0010]图3是根据本专利技术实施例的一种惯性测量装置整体装配示意图；
[0011]图4是根据本专利技术实施例的一种测量电路结示意图；
[0012]图5是根据本专利技术实施例的一种连接器结构示意图；
[0013]图6是根据本专利技术实施例的一种连接器焊接电路结构示意图；
[0014]图7是根据本专利技术实施例的一种底座结构示意图；
[0015]图8是根据本专利技术实施例的一种外壳结构示意图；
[0016]图9是根据本专利技术实施例的测量电路装配侧向示意图；
[0017]图10是根据本专利技术实施例的测量电路装配正向示意图；
[0018]图11是根据本专利技术实施例的识别运动状态的方法的流程图。
具体实施方式
[0019]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0020]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0021]实施例1
[0022]根据本专利技术实施例，提供了一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统，如图1所示，该系统包括：
[0023]惯性测量装置100，被配置为采集轴向惯性信息，获取人体的非规则运动数据；分类识别装置，被配置为通过预先训练的运动状态识别模型，来分类识别所述非规则运动数据，以确定所述人体的运动状态；其中，所述惯性测量装置100包括：多个单轴传感器，设置在传感器电路的电路板上，用于分别采集所述惯性测量装置在X轴、Y轴和Z轴上的所述轴向惯性信息；正交排列的多个传感器电路，位于信号处理电路的上方，分别与多个所述单轴传感器连接，用于接收所述轴向惯性信息；所述信号处理电路，通过柔性电路分别与多个所述传感器电路连接，用于对所述轴向惯性信息进行预处理，得到预处理的所述非规则运动数据。
[0024]在一个示例性实施例中，多个所述单轴传感器、多个所述传感器电路和所述信号处理电路形成的整体结构与所述惯性测量装置的外壳通过硅橡胶固定。
[0025]在一个示例性实施例中，所述信号处理电路包括电路板，其中，多个所述单轴传感器及其外围电子元器件均分布在所述电路板正面，所述电路板的背面不设置电子元器件，其中，所述正面为朝向所述惯性测量装置的内部，所述底板用于固定所述信号处理电路。
[0026]在一个示例性实施例中，所述惯性测量装置还包括连接器和连接器焊接电路，其中，所述连接器焊接电路与所述信号处理单元通过焊接导线连接，所述连接器的接针直接
与所述连接器焊接电路通过焊接方式连接固定。
[0027]在一个示例性实施例中，所述信号处理电路还被配置为：对所述非规则运动数据进行以下预处理：AD转换、信号放大和滤波、数据归一化处理、特征提取和降维处理。
[0028]在一个示例性实施例中，所述分类识别装置被配置为根据应用场景、特征维度和数据特点的不同，通过交叉验证的方式寻找最优的核函数及其参数，并利用所述核函数，对训练样本进行监督学习，计算分类器，以得到所述运动状态识别模型。
[0029]在一个示例性实施例中，所述分类识别装置被配置为：根据应用场景、特征维度和数据特点的不同，通过使用迭代网格搜索法寻找最优的核函数及其参数，并利用所述核函数，对训练样本进行监督学习，计算分类器，以得到所述运动状态识别模型。
[0030]在一个示例性实施例中，所述分类识别装置还被配置为：设置迭代网格搜索法的各参数的搜索范围，并将搜索范围分为固定格数；遍历每个格子进行交叉验证，获取每个格子的识别率，并根据各个格子的识别率计算最大识别率和最小识别率的差值；在所述差值小于预设阈值时，输出当前最大识别率所对应的参数组合，作为所述核函数的参数，在所述差值大于所述预设阈值时，重新设置所述搜索范围，并执行上述步骤，直到所述差值小于预设阈值。
[0031]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用惯性测量装置识别运动状态的系统，其特征在于，包括：惯性测量装置，被配置为采集轴向惯性信息，获取人体的非规则运动数据；分类识别装置，被配置为通过预先训练的运动状态识别模型，来分类识别所述非规则运动数据，以确定所述人体的运动状态；其中，所述惯性测量装置包括：多个单轴传感器，设置在传感器电路的电路板上，用于分别采集所述惯性测量装置在X轴、Y轴和Z轴上的所述轴向惯性信息；正交排列的多个所述传感器电路，位于信号处理电路的上方，分别与多个所述单轴传感器连接，用于接收所述轴向惯性信息；所述信号处理电路，通过柔性电路分别与多个所述传感器电路连接，用于对所述轴向惯性信息进行预处理，得到预处理的所述非规则运动数据。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，多个所述单轴传感器、多个所述传感器电路和所述信号处理电路形成的整体结构与所述惯性测量装置的外壳通过硅橡胶固定。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，其多个所述单轴传感器及其外围电子元器件均分布在所述电路板正面，所述电路板的背面不设置电子元器件，其中，所述正面为朝向所述惯性测量装置的内部。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述惯性测量装置还包括连接器和连接器焊接电路，其中，所述连接器焊接电路与所述信号处理单元通过焊接导线连接，所述连接器的接针直接与所述连接器焊接电路通过焊接方式连接固定。5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其特征在于，所述信号处理电路还被配置为：对所述非规则运动数据进行以下预处理：AD转换、信号放大和滤波、数据归一化处理、特征提取和降维处理。6.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其特征在于，所述分...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宁，戚文昊，袁超杰，刘孟齐，苏中，赵辉，陈达，范军芳，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：